快手【留用实习】AI性能优化工程师
任职要求
1.本科及以上学历，计算机相关专业； 2.在图优化、量化、算子优化等技术方向其中一项有深入研究； 3.熟练掌握C++编程语言，具备扎实的数据结构与算法能力，熟悉计算机体系结构和X86汇编，熟悉Python编程； 4.熟悉XLA、MLIR、TVM、Triton、TensorRT等技术之一，并有相应开发经验者优先； 5.熟悉CPU(ARM/x86)或GPU（Intel/Nvidia/AMD）平台的高性能计算优化技术，对计算机体系结构有深…
工作职责
1.参与AI与GPU相关项目的性能优化与研发，通过利用CPU、GPU的并行计算优化、架构优化、量化优化和异构调度等高性能优化技术，研发行业领先的高性能异构AI优化技术与编译优化技术； 2.针对搜索、推荐、广告、音视频以及大模型场景，优化模型训练和推理场景的性能； 3.与公司各算法部门深度合作，对重点项目进行算法与系统的联合优化。
1、负责依据不同业务场景的特点和新硬件特性，结合系统软硬件栈的整体调优，提出并实施性能优化方案； 2、负责持续跟踪业内软硬件相关领域的技术发展趋势，结合不同业务场景未来需求，开展方案预研以及推广应用工作。 具体包括以下两种场景或者两种之一： 1）AI计算相关场景，例如：大模型训练场景，AIGC、NLP、推荐等常规推理场景； 2）以容器云、大数据计算平台为例的通用计算平台场景。
1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。
1、负责依据不同业务场景的特点和新硬件特性，结合系统软硬件栈的整体调优，提出并实施性能优化方案； 2、负责持续跟踪业内软硬件相关领域的技术发展趋势，结合不同业务场景未来需求，开展方案预研以及推广应用工作； 具体包括以下三种场景或者三种之一： 1）以容器云、大数据计算平台为例的通用计算平台场景； 2）AI计算相关场景，例如：大模型训练场景，AIGC、NLP、推荐等常规推理场景； 3）结构化以及非结构化数据存储场景。
1、参与快手音视频大模型研发，内容包括视频处理大模型/编码大模型。其整体目标是用更少的码率，转出画质更好的视频，从而为用户带来更好的体验，实现压缩即智能； 2、负责点播/直播的处理大模型开发，探索超分等处理大模型算法上限，内容包括网络架构设计和优化，大规模数据处理， Diffusion保真性优化等； 3、负责点播/直播的编码大模型开发，探索AI codec的压缩上限，内容包括压缩网络框架设计和优化，与H.265等传统算法性能评估等； 4、跟踪国内外最新的前沿AI技术，融合处理和编码大模型，为公司研发出下一代基于AI的高效视频转码系统。